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龙图腾网获悉江阴怡源智信运维技术股份有限公司申请的专利一种结合数字孪生的多模态设备维检知识智能推荐系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120805064B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511242567.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种结合数字孪生的多模态设备维检知识智能推荐系统是由夏源;贡金鹏;孙群利;杜林;张禹超;张欣鑫;李树伟设计研发完成，并于2025-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合数字孪生的多模态设备维检知识智能推荐系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合数字孪生的多模态设备维检知识智能推荐系统，属于设备维检技术领域；用于解决现有方案中推荐策略静态化以及边缘云端协同全局优化难以兼顾的技术问题；通过数字孪生驱动的多模态数据同步采集，融合注意力机制的长短时记忆网络模型通过衰减率偏差加权损失函数，基于互信息熵的强关联特征筛选与动态加权，利用时变特征矩阵捕捉设备状态随时间的演化规律；构建兼具物理实体关联精度和因果推理能力的知识图谱，实现从数据、特征、实体、因果、决策的全链路可解释性，边缘端高频响应‑云端全局优化‑联邦学习参数同步三层架构，可以解决工业设备维护中高频数据实时处理需求与全局知识图谱依赖的矛盾。

本发明授权一种结合数字孪生的多模态设备维检知识智能推荐系统在权利要求书中公布了：1.一种结合数字孪生的多模态设备维检知识智能推荐系统，其特征在于，包括： 多模态特征处理模块：基于数字孪生体实时同步的设备运行数据，通过长短时记忆网络预测关键部件剩余寿命，并提取与寿命衰减强关联的振动频谱、温度梯度及图像纹理特征，构建时变特征矩阵； 其中，构建融合注意力机制的LSTM网络，输入为预处理后的多模态时序特征，输出为剩余寿命预测值； 损失函数设计为：；其中，MSE为均方误差函数；为MSE损失项的权重系数；为衰减率偏差项的权重系数；，为预测衰减率与真实衰减率的偏差，，表示寿命衰减速率；为设备真实剩余寿命； 以及，计算各模态特征与RUL的互信息熵，F为多模态时序特征集中的单个特征变量，筛选≥0.8的强关联特征； 因果关系增强处理模块：融合预测性特征与历史维检数据，构建包含故障因果链的双层知识图谱，底层为物理实体关联层，上层为因果推理层，通过因果贝叶斯网络量化实体间的因果强度； 混合推荐策略动态分析模块：基于设备当前RUL值与知识图谱因果路径，采用强化学习动态调整基于内容的因果推理与协同过滤的权重占比，分析RUL值并动态触发因果推理优先模式，并基于计算的推荐采纳度对动态触发因果推理优先模式的实施效果进行主动监管评估以及管控； 其中，推荐采纳度通过计算有效推荐采纳总数与无效推荐采纳总数的比值得到；有效推荐采纳，指的是选择采纳了候选推荐列表中的推荐项；无效推荐采纳，指的是未选择采纳候选推荐表中的推荐项； 对推荐采纳度进行数据分析，确定动态触发因果推理优先模式的实施效果时，若推荐采纳度大于等于推荐采纳阈值，则判定动态触发因果推理优先模式的实施效果正常，并维持现有优先模式的应用； 若推荐采纳度小于推荐采纳阈值，则判定动态触发因果推理优先模式的实施效果异常，并对现有优先模式的应用进行优化调整； 边缘云端协同优化模块：边缘节点实时处理高频传感器数据并生成初步推荐，云端基于全局维检大数据进行知识图谱的因果路径挖掘与推荐模型参数优化，通过联邦学习实现参数同步。

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